Top 4 industries révolutionnées par le Machine Learning

Le Machine Learning est l'une des branches de l'intelligence artificielle (IA) qui a le plus de potentiel futur et offre le plus d'avantages à l'industrie. Selon le dernier rapport de Grand View Research, le marché du machine learning atteindra 96,7 milliards de dollars en 2025. Un chiffre qui représente une augmentation spectaculaire compte tenu que le chiffre en 2018 était de 6,8 milliards de dollars.

Au cours des prochaines années, de plus en plus d'entreprises opteront pour la technologie de machine learning pour améliorer leurs entreprises.

Machine learning dans l'Industrie 4.0

Il y a une décennie, le terme Industrie 4.0 a été inventé pour faire référence au processus de numérisation dans le secteur industriel et depuis lors, nous avons vu une augmentation du nombre d'entreprises dans ce domaine qui s'engagent dans l'implémentation de technologies avancées telles que l'IoT, la Blockchain et toutes les branches de l'intelligence artificielle (IA) : machine learning, deep learning, intelligence cognitive, etc.

Infinium Global Research détaille dans un rapport les avantages de l'automatisation dans l'Industrie 4.0. L'implémentation de technologies telles que le machine learning dans l'industrie contribue à améliorer la productivité, l'efficacité de fabrication et permet des processus plus rapides, plus flexibles et plus efficaces.

Le document souligne également que l'augmentation des dépenses publiques pour la numérisation de l'industrie renforce le marché de l'Industrie 4.0.

Dans cette direction, l'Union européenne avance d'un pas ferme. En février 2020, la Commission européenne a présenté le « Livre blanc sur l'intelligence artificielle ». Une stratégie conjointe entre tous les pays de l'UE qui, comme l'a expliqué sa présidente, Ursula von der Leyen, vise à attirer plus de 20 milliards d'euros par an au cours des dix prochaines années pour investir dans l'intelligence artificielle (IA). Un chiffre qui devrait être atteint avec la contribution du secteur privé et le cofinancement des États.

L'investissement public boostera l'Industrie 4.0 et les avancées technologiques dans l'industrie électronique, l'évolution des technologies de cloud computing et l'implémentation de l'usine intelligente, selon les analystes d'Infinium Global Research.

Les organisations de différents secteurs pourront bénéficier des avantages de l'application de technologies telles que le machine learning dans l'industrie, mais surtout, elles feront partie de quatre domaines stratégiques pour cette technologie : céramique, automobile, installations et gestion de l'énergie et alimentation.

Les secteurs industriels qui bénéficieront le plus du machine learning

Les entreprises des marchés de la céramique, de l'automobile, de la gestion de l'énergie et de l'alimentation et boissons bénéficient déjà des avantages de l'implémentation de l'IA via des algorithmes de machine learning.

Ils implémentent une technologie qui leur permet de prédire les comportements défaillants et erronés, d'optimiser les processus de production et d'analyser le marché ou la demande en profondeur pour mieux la connaître et ainsi s'adapter plus précisément aux demandes des clients. Tout cela à travers les différentes applications du machine learning.

Céramique

Dans le secteur de la céramique, l'intelligence artificielle (IA) commence à jouer un rôle principal.

Avantages du machine learning dans le secteur de la céramique

Les algorithmes de machine learning sont déjà utilisés, surtout dans les processus de contrôle qualité. Avec divers algorithmes, il est possible de prédire le comportement du matériau sous des conditions de température extrêmes et de détecter les anomalies et déficiences dans les carreaux.

Les études menées avec l'aide de l'intelligence artificielle (IA) cherchent à prédire le comportement anormal des matériaux pendant le processus de fabrication, permettant de contrôler et d'utiliser les composants qui répondent à de meilleures conditions de résistance que ceux actuellement fabriqués. D'un autre côté, en reconnaissant les patterns incorrects, ils sont capables de détecter les anomalies dans les produits tôt, réduisant le retrait et augmentant la rentabilité.

Aujourd'hui, nous trouvons déjà des entreprises qui travaillent avec cette technologie et l'utilisent dans cette ligne ou dans d'autres. Ce sont, surtout, des entreprises des secteurs de la céramique, du grès cérame et des revêtements de sol.

Automobile

Dans le secteur automobile, l'IA est aussi une technologie de plus en plus utilisée pour améliorer les processus industriels. L'automobile et tous les secteurs connexes utilisent le machine learning pour augmenter leur chiffre d'affaires.

Avantages du machine learning dans le secteur automobile

Cette industrie utilise de telles technologies pour réaliser des analyses prédictives de la durabilité des composants et dans l'identification précoce des anomalies et défauts.

Une autre application du machine learning dans le secteur automobile est l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

Les technologies de machine learning représentent une opportunité en or pour améliorer le processus de production des entreprises du secteur automobile. En ce sens, elles contrôlent mieux, entre autres fonctions, les niveaux de stock nécessaires dans les différentes installations.

De plus en plus d'organisations dans le secteur automobile profitent des avantages du machine learning pour améliorer leurs processus de production.

Installations et gestion de l'énergie

Dans le secteur des installations et de la gestion de l'énergie, l'IA, via le machine learning, favorise de grandes avancées.

Avantages du machine learning dans le secteur des installations et de l'efficacité énergétique

L'introduction de cette technologie dans ce domaine développe des réseaux intelligents ou smart grids.

Selon le portail Business Insider, ce type de réseau tirerait parti de la technologie de machine learning pour réaliser des analyses en temps réel pour mieux ajuster l'offre d'électricité à la demande en identifiant les patterns de consommation, et pour intercepter toute panne ou fraude qui pourrait se produire tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

D'autres avancées dans la gestion de l'énergie seraient liées à l'amélioration de la gestion et de l'optimisation du réseau, la chute de service, l'optimisation des prix, la prédiction de croissance par zones, la détection des pics de consommation et de demande ou le comportement de certains clients ou villes.

L'implémentation de la technologie IA dans la gestion de l'énergie des villes apporte différents avantages tant aux particuliers qu'aux entreprises. Selon une étude de Juniper Research, les smart grids feront économiser aux citoyens environ 14 milliards de dollars en coûts énergétiques d'ici 2022.

De nombreuses entreprises du secteur récoltent déjà ces bénéfices, améliorant la gestion de l'énergie des villes avec l'utilisation de plateformes avancées de machine learning.

Alimentation

Dans le secteur alimentaire, l'intelligence artificielle (IA) via les algorithmes de machine learning contribue à une réduction des coûts et une amélioration de la qualité. Elle le fait dans tous les domaines, dans l'industrie alimentaire et des boissons et dans l'industrie de la restauration.

Avantages du machine learning dans le secteur alimentaire

Les technologies de machine learning permettent à l'industrie de gagner un certain nombre d'avantages clés pour améliorer son entreprise. L'un de ces avantages est une analyse du marché alimentaire afin d'avoir une compréhension des tendances des consommateurs et ainsi s'adapter à ce que le client demande vraiment.

Une autre des applications du machine learning est liée à l'amélioration de l'hygiène dans une usine de production. Elle peut être utilisée pour détecter quand une machine est sale et doit être nettoyée ou pour surveiller et vérifier l'hygiène de tous les travailleurs impliqués dans la chaîne de production.

Le machine learning est aussi utilisé dans l'industrie pour optimiser la chaîne d'approvisionnement alimentaire et des boissons.

Aujourd'hui, il y a diverses organisations dans le secteur alimentaire qui bénéficient de l'IA et plus spécifiquement du machine learning.

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